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Messaggio inserito da BabyBlue

Innanzitutto..grazie!Non posso allegare il dataset, e non ho mica capito la seconda cosa che mi hai detto???
Ti faccio un tracciato record esempio, dimmi se si capisce:
DATA UTENTE DIAGNOSI
22/10/2011 223344 1
23/10/2011 224455 2
24/10/2011 223344 6
25/11/2011 224455 2
Io uso R perchè ho sempre usato quello, ma una volta capito come fare dovrei provare a farlo anche in Stata...ma a quello ci pensiamo dopo!!
Ho semplificato molto il problema, ma giusto per sciogliere questo nodo qui da cui non esco..
Devo vedere, ad es. quando la diagnosi ==2 di individuare solo i casi che non sono preceduti da un accesso in ospedale con la stessa diagnosi nel corso dell'anno (poi anche nel corso del mese, ecc, ma la logica è la stessa!). Ho un db per anno, dovrò attaccarli per il check sull'anno di distanza.GRAZIE!

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# Creiamo una serie di dati
data <- c(rep("2011/10/22", 2), "2011/10/23", rep("2011/10/24", 5),
          "2011/10/25", rep("2011/10/26", 3))
utente <- c(223344,  223345,  223341,  223341, 223342, 223348, 223344,
            223340,  223355,  223344,  223348, 223366)
diagnosi <- c(1, 2, 6, 6, 4, 2, 2, 3, 7, 2, 3, 1)

df <- data.frame(data = data, utente = utente, diagnosi = diagnosi)

         data utente diagnosi
1  2011/10/22 223344        1 <-
2  2011/10/22 223345        2
3  2011/10/23 223341        6
4  2011/10/24 223341        6
5  2011/10/24 223342        4
6  2011/10/24 223348        2
7  2011/10/24 223344        2 <-
8  2011/10/24 223340        3
9  2011/10/25 223355        7
10 2011/10/26 223344        2 <-
11 2011/10/26 223348        3
12 2011/10/26 223366        1

tb <- table(df$utente, df$diagnosi)
tb

         1 2 3 4 6 7
  223340 0 0 1 0 0 0
  223341 0 0 0 0 2 0
  223342 0 0 0 1 0 0
  223344 1 2 0 0 0 0
  223345 0 1 0 0 0 0
  223348 0 1 1 0 0 0
  223355 0 0 0 0 0 1
  223366 1 0 0 0 0 0

num.visite <- rowSums(tb)

num.visite

   223340 223341 223342 223344 223345 223348 223355 223366 
        1      2      1      3      1      2      1      1 

ids <- which(tb>1)

# col e row trovano il numero della colonna/riga associate ai vari id e
# poi li usiamo questi per indicizzare nomi di colonne e di righe

pazienti <- data.frame(utente=rownames(tb)[row(tb)[ids]],
                       diagnosi=colnames(tb)[col(tb)[ids]])

  utente diagnosi
1 223344        2
2 223341        6

# Applichiamo una funzione a tutti i pazienti con piu' di una diagnosi
visite <- apply(pazienti, 1, function(p)
  {
  # Troviamo gli id corrispondenti alla coppia utente/diagnosi
  ids <- which(df$utente==p[1] & df$diagnosi==p[2])
  # Troviamo le entries del database corrispondenti
  res <- df[ids,]
  # Restituiamo il valore
  res
  })

visite
[[1]]
         data utente diagnosi
7  2011/10/24 223344        2
10 2011/10/26 223344        2

[[2]]
        data utente diagnosi
3 2011/10/23 223341        6
4 2011/10/24 223341        6

aggregate(df$data, by=list(diagnosi=df$diagnosi, utente=df$utente), FUN=length)

   diagnosi utente x
1         3 223340 1
2         6 223341 2
3         4 223342 1
4         1 223344 1
5         2 223344 2
6         2 223345 1
7         2 223348 1
8         3 223348 1
9         7 223355 1
10        1 223366 1